大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法
道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多...
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| Published in | Ce hui xue bao Vol. 51; no. 6; pp. 1070 - 1090 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese English |
| Published |
Beijing
Surveying and Mapping Press
01.06.2022
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北 武汉 430074%香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港%湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201%武汉大学城市设计学院,湖北 武汉430072%深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东 深圳 518060 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1001-1595 1001-1595 |
| DOI | 10.11947/j.AGCS.2022.20220155 |
Cover
| Abstract | 道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。 |
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| AbstractList | P208; 道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建"人地关系".道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障.本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施"形"和动态活动行为"流"的高时空分辨率道路场景感知方法.该方法从静态路网"形"角度,以"点-线-面-体"等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为"流"感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法.本文揭示了静态基础设施"形"结构与动态活动行为"流"模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以"形"控"流"、借"流"定"形"、"形""流"叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑. 道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。 |
| Author | 任畅 赵紫龙 阚子涵 张霞 李清泉 唐炉亮 高婕 杨雪 李朝奎 |
| AuthorAffiliation | 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北 武汉 430074%香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港%湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201%武汉大学城市设计学院,湖北 武汉430072%深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东 深圳 518060 |
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| Author_FL | KAN Zihan LI Chaokui LI Qingquan GAO Jie ZHANG Xia YANG Xue TANG Luliang ZHAO Zilong REN Chang |
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| Issue | 6 |
| Keywords | 动态活动行为"流" 众包感知 静态基础设施"形" 交互作用 道路场景 时空建模 大数据 |
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| PublicationTitle_FL | Acta Geodaetica et Cartographica Sinica |
| PublicationYear | 2022 |
| Publisher | Surveying and Mapping Press 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北 武汉 430074%香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港%湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201%武汉大学城市设计学院,湖北 武汉430072%深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东 深圳 518060 |
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| StartPage | 1070 |
| SubjectTerms | Big Data Evolution Flow Infrastructure Multiscale analysis Pattern analysis Roads & highways Smart cities Spatial analysis Technical services Temporal resolution Traffic information Transportation networks Urbanization |
| Title | 大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法 |
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